エージェントの記憶機能：Anthropic、「ドリーミング」によりClaudeがメモの修正と整理を行う仕組みを解説

Anthropicは2026年11月6日、エージェントがセッション間で学習内容を保持する手法に関する長文のエンジニアリングブログ「The components of agent memory」を公開した。製品の提供開始を告げるものではなく、エージェントを構築するチームが再現可能な実験結果と「ドリーミング（dreaming）」と呼ばれる手法を解説している。

2つのフェーズ：記録と統合

Anthropicは、モデルの重み、単一の会話内での学習、コンテキストの圧縮とは異なり、Claudeが再読可能なコンテキスト形式（フォルダ内のメモなど）でセッション間に保持する情報を「エージェントメモリ」と呼んでいる。記事ではプロセスを2つの段階に分けている。

• セッション中：Claudeは重要と思われる事項についてメモを記述する。
• セッション外：ドリーミングの処理によってトランスクリプトを再読し、それらのメモを修正、新たなメモを作成、Wikiを構築、あるいは次回デフォルトで読み込む内容を決定する。

この着想は、LettaとUC Berkeleyが提唱したsleep-time compute（2つの対話の間のアイドル時間をコンテキストの再編成に利用する手法）を取り入れたものだ。

テストが示す成果

CL-Bench 1.0のタスク（データベースに関する質問に回答し、回答ごとにフィードバックが与えられる環境）において、Anthropicは世代ごとの進化を説明している。Sonnet 4.6は未検証の仮説を蓄積し、Opus 4.7はリファレンスドキュメントを統合、そしてOpus 5において初めてその循環（ルール、それが正しいと判断した根拠、遭遇した落とし穴）を完結させた。

『ポケットモンスター 赤』では、何を保持すべきかという判断に明確な違いが現れた。約1万ステップの時点で、Sonnet 3.7はバッジ1個の獲得に対して225個のフォルダに413個のファイルを記述していたが、Claude Fable 5は9個のファイルと1個のglobal.mdのみでバッジ4個を獲得した。具体的な一例としてドリーミングの利点も示されている。建物の位置に関する誤ったメモによってClaudeが同じ場所を周回し続けていたが、トランスクリプトと照合して修正したことで、その通路を通過できるようになった。

Stainlessの社内コーパス（約35万ファイル）では、ドリーミングによって構築されたWikiにより、25問の質問に対するスコア（評価基準の達成率）が2セッションから128セッションの間に13%から48%へと向上した。検索ツールと組み合わせた場合、検索単体の53%に対して61%を記録し、1問あたり約2万トークンを削減した。法律系ベンチマーク（Harvey LAB）では、情報が複数ドキュメントに分散している場合にはWikiが有効であったが、単一ファイル内の検索で十分なケースでは効果が見られなかった。

明らかにされた課題と限界

記事では、Claudeに対してメモリの「使い方」を指示するよりも、「何のためのものか」を伝えるほうが効果的であると指摘している。「失敗したことだけを記録せよ」と強制したところ、Opus 5とOpus 4.7のスコア向上の大部分が失われた。また、セッションごとに読み込まれるレイヤーは小さく保つ必要があるとも言及している。Claude Codeが起動時に読み込むのは、MEMORY.mdの先頭200行または25KBのみである。さらに、Wikiは要約対象の元ドキュメントよりも肥大化するリスクがあり、ドリーミング自体にも計算コストがかかる。